【摘 要】
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对Jacobi-Davidson(J-D)算法进行了改进和并行计算研究.通过添加谱变换、收缩和重启动等策略将J-D算法改造成了适应大规模模态分析的算法.利用改进后的算法和各种数值求
【机 构】
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中国工程物理研究院总体工程研究所,绵阳621900;北京大学力学与空天技术系,北京100871中国工程物理研究院总体工程研究所,绵阳621900北京大学力学与空天技术系,北京100871
【出 处】
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第十四届全国模态分析与试验学术交流会
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对Jacobi-Davidson(J-D)算法进行了改进和并行计算研究.通过添加谱变换、收缩和重启动等策略将J-D算法改造成了适应大规模模态分析的算法.利用改进后的算法和各种数值求解软件包,建立了一套基于PANDA框架的模态分析并行求解体系.基于该求解体系和并行机群,开展了某工程结构大规模模态分析并行可扩展性研究,测试规模从数十万自由度一直达到千万自由度,并行CPU核数达到128个；研究了改进后的J-D算法内层迭代步数、重启动向量个数等控制参数对外层迭代收敛速度的影响；获取了不同规模并行计算的加速比.研究结果表明,改进后的J-D算法完全适应千万自由度规模以上的模态分析,内存占用与规模之间呈线性增长趋势,在1025万自由度规模模态分析仅占用39.4GB内存；同时该算法具有优异的并行可扩展性,在128个CPU测试核内接近线性加速,并且测试规模越大,曲线越接近理想加速曲线,1025方自由度规模在128核的并行效率达到88.1％.
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